データ・アナリティクス入門

比較で深めるデータ分析の極意

比較で何が見える? WEEK1で学んだことにより、分析の基本は比較であるという理解が深まりました。例えば、A/Bテストでは、可能な限り条件を揃えた上で変更点を明示し、仮説を試すことによって、収集データの精度が向上します。これにより、データを活用した問題解決の要因分析と解決策の選択に深みが出てくると考えられます。 問題解決の流れは? 問題解決のステップには以下の要素があります。まず、問題箇所を明確化し(what)、次にその箇所を特定します(where)。続いて、原因を分析し(why)、最後に解決策を立案する(how)という流れです。特に重要なのは、whyでプロセスを細分化し、howでは複数の選択肢を洗い出して根拠に基づき絞り込むことです。 A/Bテストはどう? 手段としてのA/Bテストは、A案とB案を比較するためのテストで、できるだけ条件を揃えて比較対象を明確にすることが肝心です。このテストを用いて、データ分析の精度を高め、より良い問題解決に繋げることが可能です。 提案の工夫は? 私の業務ではWebマーケティングのような高速な仮説検証はできないものの、提案を行う際には、条件を可能な限り統一したプランAやプランBを提示し、違いを明瞭にするよう努めています。これにより、提案内容をブラッシュアップし、上長の意思決定のポイントを把握することができます。 予算説明の極意は? また、近々、来年度の予算計画について上長に説明する機会があります。その際は、過去のデータの傾向を踏まえて、変動の大きい部分を中心に複数のプランを提示します。プラン間の違いを明確にし、上長の意思決定を理解することで、計画の精度を高めていきたいと考えています。

マーケティング入門

直感とデータで挑む戦略の未来

自社の強みはどう活かす? ある企業の事例と富士フィルムの事例から、自社の既存の強みをいかにターゲットに届けるかというマーケティング手法の有効性を学びました。他社のサービスをどの程度意識し、意思決定に反映するかも重要なポイントです。機能比較のためにまるばつ表を作成し、改善点を洗い出す手法には一定の効果があると感じる一方、プロダクトの機能が他社と類似し、手数料による差別化が進むケースもあるため、実行のスピード感も求められていると実感しました。 どの軸で攻める? 経営層の直感的な意思決定によって各種プロダクトが立ち上がり、顧客層が中小企業向けから大企業向けに拡大する中で、今後どの軸で攻めるかを議論する段階にあると感じています。プロモーション手法に先立ち、まずは各プロダクトがどの伸び代に位置しているかを明確にし、戦略を立案することが最優先事項だと思います。経営陣へのインプットも含め、各種マーケティングフレームワークを用いて、伸び代の定義やデータ分析の結果を踏まえた戦略作りを進める必要があります。 戦略検証はどう進む? また、既存顧客の属性をデータで分析し、ユーザーインタビューなどを通じた現プロダクトの価値検証によるメンタルモデルの分析が欠かせません。海外サービスを視野に入れた競合分析やポジションマップの作成、事業戦略とのストーリーラインの接続、さらに市場規模(TAM、SAM、SOM)の試算など、各種分析を通して具体的な全体戦略を描くべきだと考えています。加えて、既知の要望の深掘りをプロダクトロードマップに反映するとともに、エンジニアとの密なコミュニケーションや開発リソース確保のための内部稟議も重要な要素となると感じました。

クリティカルシンキング入門

日常に潜むクリティカル・シンキングの魅力

クリティカル・シンキングとは? クリティカル・シンキングとは、主観にとらわれず客観的に考える力のことを指します。この力を得るためには、「言われてみれば当たり前」のことを愚直に実行することが重要です。また、クリティカル・シンキングは全ての土台になる思考力であり、本を読んでも簡単には身につかないとされています。 仕事のシーンで活かすには? 仕事のほとんどは、「誰かに何かを伝えること」、そして「課題解決や意思決定」に関連しています。具体的な例としては、顧客対応の場面で顧客がなぜその問い合わせをしてきたのかを理解することが挙げられます。また、数字分析と解決策の策定においては、想定される解決策が本当に他にないのか、またそれが最適なのか振り返って考察することが求められます。 採用面接で深掘りするには? 採用面接では、用意された回答の裏にある本音を「なぜ」と問いかけて深堀りすることが重要です。また、業務効率化においては、その業務が必要な理由や他に方法がないかを検討します。1on1のメンバーコーチングでは、メンバーがそう考える理由を理解し、無意識的に可能性を絞っていないかを確認します。ファシリテーションにおいては、有意義な議論ができるよう問いかけを設計することが求められます。 日々の習慣として振り返る 日々、「本当にそれが最適解か」「他にも方法はないか」という振り返りを習慣化することが大切です。また、リソース、コスト、社内、業界など無意識に作り上げてしまうかもしれない制限がなければ、他に何ができるかと想像を巡らせることも役立ちます。さらに、先回りして相手の意図を汲み取るのではなく、改めて「なぜ」と問いかける姿勢を持つことも重要です。

データ・アナリティクス入門

データで意思決定力を高める学び

データにコメントを加えるべき理由は? 対面で説明をしていたため、分析データ(数値やグラフ)にコメントを入れることができなかった部分がありました。しかし、その場にいない人や聞いていない人もいることを考えると、文章を加えることは重要です。 グラフ選びのポイントは? 誰が見てもわかりやすいデータを提供するために、大きな数値には%を、シェアを見るためには円グラフを、上がり下がりを示すには縦棒グラフを、差を示すには横棒グラフを適切に使い分けることが大切です。 効果的な意思決定のためには? 「意思決定を行う」ための分析には、比較対象を明確にし、その基準を設けることが重要です。基準が人によって異なると、決定が難しくなります。そのため、上司や同僚との確認やコミュニケーションをしっかりと行うことが必要です。 計画作りで考慮すべき点は? 分析に取り掛かる前には、ヒアリングや過去資料を確認し、仮説を立ててから分析を進めることが重要です。計画は大まかでなく、他人も理解しやすいように具体的に作成し、次に生かせる内容にすることを心掛けたいと思います。資料のページ数は増えてしまうかもしれませんが、「意思決定を行う」という目的を意識しながら簡潔にまとめる努力が必要です。 定量・定性分析の進め方は? 過去に事例がなく、基準や要素、軸なども整備されていない状態ではありますが、データを活用して定量・定性分析を進め、今後共通する基準を元に意思決定ができる土台を築いていく必要があります。中期的な目標としては、PDCAを回せるようにすることを掲げています。そして、短期的には基準の作成という要修正項目を念頭に置きながら分析を進めていきます。

戦略思考入門

現実を知り、未来を描く学び

規模の経済ってどう考える? 「規模の経済性」という言葉は知っているものの、自社の状況に合わせて具体的に説明するのは難しく、正しい理解が必要だと感じました。生産量を増やすことで必ずしもコストが下がるわけではなく、需要、設備能力、在庫管理、資金繰りなど、さまざまな制約条件を考慮しなければならないと分かりました。また、原材料を大量に発注してコスト削減を狙っても、市場環境や仕入先の状況によっては効果が限定される場合があり、単に数量を増やすだけでは交渉力に繋がらないことも理解しました。 戦略原理は実践できてる? さらに、戦略の原理やフレームワークは知識として持つだけでは不十分で、数字やデータ、自社の実情に照らして活用することが重要だと感じました。自社の商品やサービスの理解を深め、業務フローや収益構造を把握することで、提案や意思決定の説得力が向上することにも気付かされました。 生成AIの変化はどう捉える? また、生成AIの登場により、従来の開発者が習熟していく過程が変わりつつある現状もあり、この変化は「習熟効果」が技術革新によって無効化される例ともいえ、イノベーションが既存の競争原理を覆す瞬間だと感じました。 多領域スキルはどう磨く? このような状況に対する打開策として、単一の専門スキルに依存するのではなく、複数の領域にまたがる知識や経験を横断的に活用できる体制を築くことが有効だと考えます。具体的には、開発者としてのコーディング能力だけでなく、要件定義、UX設計、ビジネスモデルの構築、データ分析など、隣接する領域のスキルを組み合わせることで、AIツールを前提にした新たな付加価値の創出が期待できると感じました。

アカウンティング入門

数字の裏側で読み解く利益の秘密

利益構造はどう見える? 今週は、損益計算書から企業や店舗の利益構造を読み解く力を養う学びを得ました。売上や費用の数値の背後には、ビジネスモデル、顧客ターゲット、コスト構造など、戦略的な意思決定の結果が反映されていることに気づきました。同じ業種内でも、提供する価値やコンセプトの違いにより、利益を上げる方法が大きく異なる点が印象的でした。結果だけでなく、その仕組みに注目する姿勢を、今後も意識していきたいと思います。 業務改善はどう進む? 現在の業務では予算策定や業務改善に関わる機会が多いため、今回の学びをコスト分析や投資判断に活かしていくつもりです。具体的には、各支出項目の構成比を分析し、売上に対する影響度の大きい要素を特定して、改善の優先順位を決める方法を検討しています。また、資料作成時には「なぜこの数値になるのか」「どのような仕組みで利益が生まれているのか」といった視点を意識し、経営層にも伝わる論理的な説明を心掛けたいと考えています。そのため、まずは月次レポートのフォーマットを見直し、損益計算書の視点を取り入れるところから始める予定です。 売上と利益の謎は? さらに、P/Lを学ぶ中で「売上が伸びているのに利益が減る理由は何か」という疑問が浮かびました。成長戦略に伴い販管費や設備投資が先行しているのか、または売上自体が薄利多売の構造なのかといった見方が必要ではないかと考えています。このような状況を正確に把握するためには、損益計算書だけでなく、キャッシュフローや貸借対照表との連動性にも注目することが重要だと感じました。今後の学習では、これらの視点も取り入れながら理解を深めていきたいと思います。

データ・アナリティクス入門

データ分析で見つける新たな視点

分析プロセスの目的は? 分析は、目的に基づいて要素を分けて整理し、意思決定に活かすためのプロセスです。重要なのは、分析が迷子にならないようにすることです。目的を持ってデータを収集し、それに基づいて加工・分析を行うことが求められます。分析は比較となり、データの種類に応じた適切な加工法を使って意味を明確にすることが重要です。 視覚化手法をどう活用する? 視覚化の工夫も、分析の際には非常に役立ちます。例えば、n択の選択人数を割合で見る、全体に対する比率や割合を円グラフで表現するといった工夫が考えられます。推移の比較には縦棒グラフが適しており、要素間の比較には横棒グラフが効果的です。 仮説設定がなぜ鍵となる? 分析のプロセスで大切なのは、目的や仮説を明確にすることです。仮説をもってデータを収集し、加工して結果を導き出す過程で、なぜその分析を行うのか(背景)、そしてそのデータから何が言いたいのか(主訴)を明確にすることが鍵となります。また、仮説が誤っていると判明した場合は、分析の進め方や視点を見直し、正しい結論に導くことが必要です。 学んだことをどう実務に活かす? さらに、ライブ授業で学んだTIPSを実務に活かし、具体的なデータの可視化手法に取り組んでみることで、理解が深まります。質的データに関しても、名義尺度や順序尺度といった基本を学び、さらなる分析力を身につけてください。 このように、分析の目的やデータの加工法についてしっかり理解し、視覚化手法を活用することで、効果的な分析が可能になるでしょう。学んだことを実際のデータに適用し、実践を通じて、さらなるスキル向上を目指してください。

データ・アナリティクス入門

論理を楽しむ!ロジックツリー活用術

WhatとWhereを問いかけると何が見える? What、Where、Why、Howのステップを通じて全体像を分析することの重要性を学びました。これまでは問題解決方法(How)だけに焦点を当てていましたが、WhatやWhere、Whyを問いかけることで、これまで気付かなかった不明確な点が見えてくる過程がとても楽しいと感じています。 ロジックツリーで視点をどう拡げる? また、ロジックツリー(MECE)を活用することで、「もれなく、だぶりなく」分類整理や、層別分解、変数分解が可能になり、とても興味深く学びになりました。物事を分解し、細分化することで新しい視点が得られ、それが意思決定や問題解決に役立つと感じています。 日々の業務にロジックツリーを応用するには? 日々の業務を管理する際に、上記のロジックを応用していきたいと思います。まだ具体的にどのキャリアに進むかわからないものの、ロジックツリーを活用することで、課題を整理し、聞き手にとってわかりやすい説明ができるだけでなく、周囲の同意や協力を得やすくなります。プロジェクトマネージメントの仕事では、know-howやプロセスの整理ができていたものの、周囲の理解を求める際の論理的な説明スキルには不足を感じていたため、これを改善していきたいと考えています。 ロジックツリーを習得する方法は? ロジックツリーを日常的に活用し、自分のものとして習得したいです。具体的には、MECEを用いてAIに壁打ちし、アイデアの整理を行います。さらに、メモに書き出し、図にすることで頭の中を整理し、スキルアップのHowツリーを更新していこうと考えています。

戦略思考入門

規模と範囲の経済性、効果的活用法を探る旅

経済性理論の適用に注意 規模の経済性、習熟効果、範囲の経済性について学び、それぞれの理論を理解しました。しかし、自組織にこれらを取り入れる際に、適切で効果的かを判断するのは難しいと感じています。今週の学習で強調されたように、安易な理論の適用は逆効果を招くかもしれないことを念頭に置きたいと思います。私自身、感覚に頼って意思決定をしてしまうことが多いので、費用対効果を定量的に説明できるかどうか、しっかりと根拠を持つことを考える習慣を身につけたいです。 部署統合によるスケールメリット 今年度は、複数の部署を機能的に統合し、スケールメリットを最大限に活用することを目指しています。繁閑対策や管理の一本化で規模の経済性を活かせているかもしれませんが、更なる効果がないかと考えました。また、新たに増えた要員を活用し、研修体制を見直すことで習熟効果を引き出せないかと模索しています。社員が定期的に異動する中で、範囲の経済性を活用するためには、どのような役割付与や育成支援が必要かについても考えました。また、範囲の経済性については、自社だけでなく、グループ会社を持つ場合には、グループ会社間での資源活用の可能性もあると気付きました。 次年度方針と経済性活用の検証 自組織が規模の経済性を最大限に活用できるように進めているため、実行が正しい方向へ向かっているかどうかを検証し、更に効果を引き出すための方法を次年度の方針と合わせて確認したいと考えています。範囲の経済性については、異なる部門やグループ会社間で同じ課題を抱えているケースが多いため、相互に資源を活用しながら改善や課題解決を図る具体策を考えます。

データ・アナリティクス入門

スピード重視の仮説検証で未来へ

数値と定性の評価はどれ? デザイン変更の方法案を、コスト、スピード、意思疎通などの各観点から数値で比較する手法は、とても効果的だと感じました。しかし、実際には数値化が難しい場面も多いため、例えば「大中小」や「◎〇△×」といった定性的な評価方法も有効だと思います。実際、イベントのプランニング月間である6月には、MECEに基づいて項目を洗い出し、これらの評価方法を用いて各案を総合的に比較したいと考えています。 A/Bテストの理解は進んでる? A/Bテストについては、これまで学んできた知識を活かし、解説通りの考え方で演習に取り組むことができました。その後の動画で、ポイントを絞って比較するという視点が紹介され、非常に納得のいく気づきを得ました。以前から社内ではA/Bテストの必要性は認識していたものの、コストを抑えながら迅速に実施する方法が見出せずにいました。今後、部内でのリサーチや議論を重ね、具体的な手法が確立できた際には、今回の学びを活かしていきたいと思います。 行動と分析のバランスは? 最も印象に残ったのは、原因の特定に時間をかけすぎず、実際に行動を起こし、仮説検証のサイクルを早期に回すという考え方でした。これまで、分析にもっと力を入れるべきだと考えていた自分が、ビジネスのスピードとのバランスを重視する必要性に気付かされました。もちろん、分析と実証の双方に適切な時間とエネルギーを割くことが重要だと感じています。具体的には、先輩社員の意見を聞いたり、必要に応じて外部の知見も取り入れながら、約半分の比率で分析を進める方法を模索し、明日から日々意識して取り組んでいきたいと考えています。

アカウンティング入門

財務諸表で見える成長の軌跡

財務三表で判断? 客観的な意思決定を行うためには、事業活動を数字で定量化することが必要です。そのためのツールとして、損益計算書、貸借対照表、キャッシュフロー計算書という財務三表があります。損益計算書はどれだけの利益を上げたか、貸借対照表はお金の使い方や調達方法、キャッシュフロー計算書はお金の増減を示します。これらを読み解くことで、経営状態を把握し、適切な意思決定につなげることが可能になります。 決算報告はどう見る? 自社の決算報告に含まれる財務諸表を通して、自身の業務における課題を明確にするだけでなく、株式を購入する際には対象企業の経営状態を確認し、将来的な成長を予測するためにも活用できます。また、財務三表の数値から経営状態を描写し、バリューチェーンの各プロセスにおけるロスの所在を把握することも目指しています。特に、貸借対照表を深く理解することで、調達にかかる費用がどのように効率的に使われ、どう価値が創出されているかを明らかにしたいと考えています。 会計をどう学ぶ? 現在は予算管理程度しかできていませんが、会計の知識を学ぶことで、減価償却や固定資産の理解を深め、損益分岐点やROA、ROEなどの総合的な分析力を身につけることを目指しています。今後は、学んだことを業務に積極的に活用し、継続的なスキル向上を図りたいと思います。 初心者でも安心? 会計に関する基礎知識が全くない状態からのスタートで不安もありますが、仲間とともに学びながら、「聞くは一時の恥、聞かぬは一生の恥」ということわざを胸に、積極的に知識を吸収していきたいと考えています。どうぞよろしくお願いいたします。

データ・アナリティクス入門

数字と論理で未来を切り拓く戦略

何が問題なの? 直面している課題や状況を整理する際、まずは「何が問題なのか」「どこに課題があるのか」「その原因は何か」をはっきりさせ、さらに原因に応じた有効な解決策を検討するプロセスの重要性を改めて実感しました。複数の切り口から状況を把握し、定性的な評価も加味しながら優先順位をつける方法は、日々の業務や計画作成にとても役立っています。 現状のギャップは? また、「あるべき姿」と「現状」とのギャップを定量的なデータで示すことで、問題の本質が明確になる点も印象的でした。具体的な数値やトレンド、ばらつきまで丁寧に分析することで、正しい状態へ戻すための対策が見えてくると感じました。こうした定量分析の視点は、実際の現場での判断材料として非常に有用です。 サンクコストは? さらに、サンクコストの考え方にも気づかされました。すでに支出してしまったコストに固執せず、未来のために合理的な判断を下すことが大切であるという点は、今後の意思決定に活かしていきたいと思います。 MECEの意味は? 最後に、MECE(もれなくダブりなく)を意識してロジックツリーを用いながら事象を整理する方法も、新たな視点として非常に学びになりました。事象を年齢や季節、販売数などさまざまな要素に分解し、全体像を捉える努力は、複雑な問題に対処する上で大いに役立つと感じています。 学びはどう活く? 以上の学びを踏まえ、①定量的データに基づく現状把握、②優先度や重要度を考慮した計画立案、③場面ごとのMECEの適用というプロセスを、今後の日々の業務に活かしていきたいと考えています。

「考え × 意思」に関する類似の人気キーワード

ご自身のペースでいつでもどこでも学習できる
6週間の短期集中オンライン講座「ナノ単科」 6週間の短期集中
オンライン講座「ナノ単科」

1週間毎に区切られた6週間のカリキュラムを、他の受講生とともに、オンラインかつ好きな時に自分のペースで学び、仕事で実践・活用する一歩を踏み出せる内容となっております。
to left to right